DCMM将数据管理能力成熟度划分为五个等级，自低向高依次为初始级（1级）、受管理级（2级）、稳健级（3级）、量化管理级（4级）和优化级（5级），不同等级代表企业数据管理和应用的成熟度水平不同。

初始级

数据管理的需求主要在项目级体现，没有统的数据管理流程，主要是被动式管理，具体特征如下：

a.组织在制定战略决策时，未获得充分的数据支持；

b。没有正式的数据规划、数据架构设计、数据管理组织和流程等；

c.业务系统洛自管理自己的数据，各系统之间的数据存在不一致的现象，组织意识到数据管理或数据质量的重要性；

d.数据管理仅根据项目实施的周期进行，无法核算数据管理、维护的成本。

受管理级

组织已意识到数据是资产，根据管理策略的要求制定了管理的流程，指定了具体人员进行初步管理，具体特征如下：

a.意识到了数据的重要性，制定了部分数据管理规范，设置了相关岗位；

b.意识到了数据质量和数据孤岛是一个重要的管理问题，但目前没有解决问题的办法；

c.组织进行了初步的数据集成工作，尝试整合各业务系统的数据，设计了相关数据模型和管理岗位；

d.开始进行了一些重要数据的文档工作，对重要数据的安全、风险等方面设计相关管理措施。

稳健级

数据已内当作实现组织绩效目标的重要资产，在组织层面制定了系列的标准化管理流程，促进数据管理的规范化，具体特征如下：

a.意识到数据的价值，在组织内部建立数据管理的规章和制度；

b.数据的管理以及应用能结合组织的业务战略、经营管理需求以及外部监管需求；

c.建立了相关数据管理组织、管理流程，能推动组织内各部门按流程开展工作；

d.组织在日常的决策，业务开展过程中能获取数据支持，明显提升工作效率；

e.参与行业数据管理的相关培训，具备数据管理人员。

量化管理级

数据被认为是获取竞争优势的重要资源，数据管理的效率能量化分析和监控，具体特征如下：

a.组织层面认识到数据是组织的战略资产，了解数据在流程优化、绩效提升等方面的重要作用；

b.在组织层面建立了可量化的评估指标体系，可准确测量数据管理流程的效率并及时优化；

c.参与国家、行业等相关标准的制定工作；

d.组织内部定期开展数据管理、应用相关的培训工作；

e.在数据管理、应用的过程中充分借鉴了行业最佳案例以及国家标准、行业标准等外部资源，促进组织本身的数据管理、应用的提升。

优化级

数据被认为是组织生存和发展的基础，相关管理流程能及时优化，能在行业内进行最佳实践分享，具体特征如下：

a.组织将数据作为核心竞争力，利用数据创造更多的价值和提升改造组织的效率；

b.能主导国家、行业等相关标准的制定工作；

c.能将组织自身数据管理能力建设的经验作为行业最佳案例进行推广。

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